## PENGUJIAN TINGKAT KEMIRIPAN SKRIPSI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN POSI FORMULATION

## Darwis Robinson Manalu
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Methodist Indonesia Jln Hang Tuah No 8 Medan manaludarwis@gmail.com

## Abstract
Measures the percentage similarity becomes important documents today because of the many digital documents in particular scientific work. Measurements were performed by using keywords solution of some of the documents that the user selected after the competition keywords. The process of determining keywords algorithm solution with genetics to produce the latest generation of the best with Jaccard Function. Then the similarity calculation process will be done using the keyword query comparing the solution  with an  existing document in a database that is in the post title, abstract, keywords and references. Similarity  calculation  method used  is the Percentage  of Similarity (POSI) Formulation. The number  of  keywords found  on each document will be distributed in the  whole of keywords that are found to produce a percentage of similarity. From the tests  results  obtained  similarity  of  documents  idDoc-661  amounted  to  32.26%,  24.19%  in  the  second  sequence  idDoc-665 and the third number of 19.35% on idDoc-663 and fourth at 12.90% in idDoc -667 and the latter by 11.29% in idDoc-666. Based on these tests can find out similarities with the other documents.
Keywords : Document similarity, Genetic Algorithm (GA), Jaccard Function, POSI Formulation

## 1.  PENDAHULUAN
DEngan  meningkatnya  jumlah  hasil  penelitian  maupun karya  ilmiah  lainnya  dalam  bentuk  karya  ilmiah    digital terutama  pada  bidang  akademik  seperti  skripsi,  tesis, jurnal,  prosiding  dan  sejenisnya,  sehingga  kemungkinan karya  ilmiah  dapat  terjadi  kemiripan  seperti  pada  judul tulisan,  abstrak,    permasalahan,  metode  yang  digunakan, objek  penelitian,  pembahasan  dan  hasilnya.  Agar penulisan sebuah karya ilmiah  tidak terjadi pengulangan maka  perlu  dilakukan  antisipasi  sejak  dini.  Pengujian kemiripan karya ilmiah merupakan pendeteksian kesamaan beberapa dokumen dengan membandingkan isi dokumen  sehingga  menghasilkan  bobot  atau  nilai kemiripan  dari  karya  ilmiah  yang  dibandingkan.  Salah satu  kegunaan  perbandingan  isi  dokumen  adalah  untuk membantu pengguna dalam pengelompokan karya ilmiah dan juga memungkinkan pengguna mengetahui apakah isi karya  ilmiah  yang  satu  merupakan  karya  ilmiah  yang pada  dasarnya  sama  dengan  karya  ilmiah  yang  lain.  Hal ini  berfungsi  untuk  mengetahui  apakah  sebuah  karya ilmiah  mirip dengan karya ilmiah lain (Sihombing, 2010).
Pengujian  kemiripan  karya  ilmiah    ini  dapat dilakukan  dengan  beberapa  teknik,  misalnya  teknik pencarian  informasi,  teknik  penghitungan  statistik,  atau dengan  menggunakan  informasi  sintaktik  dari  kalimat perkalimatnya  (Taufiq,  2013).  Pendekatan-pendekatan tersebut  tidaklah  sempurna,  masih  terdapat  beberapa kelemahan, misalnya  penghitungan  statistik yang membandingkan  frekuensi  kata  dari  dokumen  satu dengan dokumen yang lain, tidak memperhatikan struktur kalimat.  Sedangkan  dalam  teknik  sintaktik  kalimat, urutan  kata  dalam  kalimat  diperiksa  unsur  semantiknya dengan  cara  mengolah  letak  kata  sesuai  tatabahasanya atau  dengan  penggantian  sebuah  kata  dengan  sinonim dari  kata  tersebut.  Teknik  ini  mempunyai  kelemahan, yaitu  setiap  kata  dikelompokkan  pada  label  masing- masing untuk  mengetahui struktur  kalimat. Penelitian ini bertujuan  mengembangkan  pengujian    kemiripan  satu dokumen  dengan  dokumen  lain  yang  berada  dalam  satu database.  Proses  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan mengadakan  kompetisi  kata  kunci  untuk  mendapatkan kata  kunci  solusi  ( keyword  solution )  yang  ada  pada sebuah  dokumen  menggunakan  algoritma  genetika metode Jaccard .    Dalam  pengujian  sebuah  karya  ilmiah dapat  dibandingkan  dengan  multi  dokumen  yang  telah
dikelompokkan dalam sebuah server atau pusat database. Dimana  informasi  terhadap  sebuah  dokumen  tersebut sudah  dimasukkan  terlebih  dahulu  dalam  bentuk  digital seperti  kata  kunci,  id  dokumen,    abstrak,  judul,  dan informasi  penting  yang  dapat  mewakili  informasi dokumen  tersebut  seperti  daftar  pustaka  atau  referensi utama  yang  digunakan.  Sehingga  diharapkan  dokumen yang  diuji  kemiripannya  dapat  menghasilkan  persentase kemiripan  antara  dokumen  yang  dipilih  oleh  user dibandingkan  dengan  sekumpulan  dokumen  lainnya dalam database.
Maka  pengguna  karya  ilmiah  dapat  terbantu dalam  mengetahui isi  dari sebuah  dokumen/karya ilmiah tanpa  harus  membaca  isi  keseluruhan  dokumen  tersebut. Adapun  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah berapa  persentase  kemiripan  sebuah  dokumen  jika dibandingkan  dengan  dokumen  lain  di  dalam  sebuah database dengan proses algoritma genetika menggunakan Perentage  of  Similarity  (POSI)  Formulation”  adapun kajian  yang  dibahas  adalah  metode  yang  digunakan Jaccard Function, k arya ilmiah  yang  diuji adalah berupa dokumen  jurnal  yang  telah  memiliki  format  penulisan yang  sama,  Formula  perhitungan  pengukuran  kemiripan dengan POSI  Formulation. Data  yang  digunakan  yang bersumber dari karya Ilmiah/Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer  (SNIKOM) APTIKOM Wilayah I Tahun 2013  serta  pengujian    kata  kunci  solusi  dilakukan terhadap  judul  tulisan,  kata  kunci,  abstrak  dan  referensi. Aplikasi  yang  dirancang  digunakan secara  multiuser dan menyediakan  fasilitas  pencarian  dokumen  pada  aplikasi untuk memudahkan mengetahui isi karya ilmiah. Adapun tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil persentase  kemiripan  sebuah  karya  ilmiah  dengan  karya ilmiah  lainnya.  Sedangkan  manfaatnya  adalah  pengguna dapat  mengetahui  dengan  cepat  kemiripan  karya  ilmiah tanpa  harus  membaca  keseluruhan  isi  dokumen.  Adapun kontribusi penelitian yang dilakukan adalah:
1. Menambah  salah  satu  cara  untuk  mengukur kemiripan  dokumen  berbasis  teks  dalam  sebuah pusat  data  yang  terdiri  dari  dokumen  jurnal  dan karya ilmiah lainnya.
2. Membuat  clustering  dalam  database  server  untuk mempercepat proses pengukuran kemiripan menggunakan fungsi SQL.
3. Aplikasi  yang  dirancang  berbasis  GUI  yang  dapat dipergunakan  secara  multiuser  dan  menyediakan fasilitas search pada database dokumen.
4. Menggunakan referensi untuk menambah kata kunci dalam melakukan kompetisi kata kunci.

## 2.  ALGORITMA GENETIKA
Algoritma  genetika  adalah  salah  satu  cabang  AI ( Artificial  Intelligence) yang  merupakan  model perhitungan  yang  diinspirasikan  oleh  teori  evolusi. Algoritma  tersebut  mengkodekan  solusi-solusi  potensial untuk  permasalahan  yang  ada  pada  struktur  data  berupa kromosom.  Algoritma  genetika  umumnya  dipandang sebagai fungsi optimisasi, meskipun jangkauan permasalahan  yang  telah  diaplikasikan  oleh  genetika algoritma sangat luas, yaitu :
1. Al  Biles  menggunakan  algoritma  genetika  untuk memfilter  bagian  yang  baik  dan  buruk  untuk improvisasi jazz.
2. Militer  menggunakan  algoritma  genetika  untuk mengembangkan  persamaan  untuk  mendapatkan perbedaan di antara perputaran radar.
3. Perusahaan-perusahaan menggunakan algoritma genetika untuk memprediksikan pasar bursa.
Kebanyakan  sistem  AI  simbolis  adalah  sangat statis. Biasanya digunakan hanya untuk memecahkan satu masalah  khusus,  dikarenakan  arsitekturnya  didesain sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada.  Jadi,  jika permasalahan  dirubah,  maka  sistem-sistem  tersebut  akan kesulitan  untuk  beradaptasi,  dikarenakan  solusi  yang didapat  tidak  tepat  atau  kurang  efisien.  Algoritma genetika  dibentuk  untuk  mengatasi  permasalahan  ini (Sastry,  2004).  Sebuah  algoritma  genetika  berfungsi mula-mula  dengan  menghasilkan  himpunan  dari  solusi- solusi yang mungkin untuk masalah yang ada. Kemudian dilakukan  evaluasi  pada  masing-masing  solusi  dan menentukan  tingkat Fitness (ketahanan)  untuk  setiap himpunan  solusi.  Solusi-solusi  tersebut  kemudian menghasilkan  solusi-solusi  yang  baru.  Solusi-solusi parent yang lebih fit adalah yang memiliki kemungkinan besar untuk reproduksi, sedangkan yang kurang memiliki kemungkinan  kecil  untuk  reproduksi.  Pada  intinya, solusi-solusi  berevolusi  dari  waktu  ke  waktu.  Dengan cara ini, dapat dikembangkan skop ruang pencarian pada suatu  titik  di  mana  bisa  didapatkan  solusi.  Algoritma genetika bisa sangat efisien bila diprogram secara tepat.

## 3.  POSI FORMULATION
Jika  dalam  datu  database  dijumpai  sejumlah  j dokumen/paper  dimana  setiap  dokumen/paper  memiliki kata kunci (k) terhadap I dimana I,j adalah integer, maka perhitungan  untuk  kemiripan  antara  sejumlah  kata  kunci ( keyword )  tersebut  dapat  dihitung  dengan  POSI Formulation.  Misalkan  dokumen/paper 1 disebut  sebagai dokumen 1 ,  paper 2 disebut  sebagai  dokumen 2 sampai dengan dokumen j disebut dengan dokumen j . Kromosom  (kata  kunci) 1 disebut  dengan  k 1 ,  kromosom 2 disebut  dengan  K 2 dengan  kromosom i disebut dengan  K i Untuk  menguji  persentasi  kemiripan  antara  kata  kunci ( keyword )  terhadap  dokumen  dapat  dihitung  dengan menggunakan  perhitungan Percentage  of  Similarity ( POSI) formulation. Proses yang dilakukan adalah bahwa proses  GA  telah  menghasilkan  kata  kunci  solusi. Kemudian kata kunci ini akan dibandingkan dengan data yang  ada  pada  database  pada  kolom  judul  tulisan,  kata kunci  keseluruhan  pada  tiap  record,  abstrak  dan  pada referensi.  ( Sihombing, 2010 )
Formula  yang  digunakan  dapat  dilihat  seperti pada formula 2.3 berikut ini.
n
∑  k i d j Sim ( k,d ) = ------------         ...........(2.3) K total
Dimana  Sim ( k,d ) =  Nilai Kemiripan. k i d j = jumlah masing-masing nilai kata kunci (i dan j = 0, 1,2,3,,,n adalah bilangan integer)
K total =  jumlah  total  dari  semua  kata  kunci solusi yang terdiri dari judul,
abstrak dan kata kunci.

## 4. METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Skema Proses dan Aliran Data
Cara  kerja  pengukuran  kemiripan  dokumen  ini  adalah dimulai  dengan  pengumpulan  data  sesuai  dengan kebutuhan penelitian, kemudian akan dilakukan prepossessing ( text mining ) untuk menghindari data yang tidak  valid dalam pengujian. Selanjutnya akan  dilakukan proses input data kedalam database sesuai dengan format yang  telah  ditentukan.  Proses  selanjuntnya  adalah pemilihan  dokumen  untuk  diuji  dan  melakukan pencocokan  kata  ( string  matching) untuk  menghindari kata  kunci  ( keywords )  ganda  pada  setiap  dokumen. Kemudian akan masuk ke prosesing pencarian kata kunci terbaik  ( keyword  Solution )  dengan  melakukan  kompetisi dengan  algoritma  genetika.  Untuk  mendapatkan  hasil kemiripan dokumen dilakukan perhitungan. Skema aliran data dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1 Skema Proses Global dan Aliran Data

## 4.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  berupa  jurnal  yang  sudah  terpublikasi  dengan  tipe file adalah Portable Doument File (PDF).  Dengan rincian terdiri dari:
a. Kode dokumen dalam bentuk angka ( id ),
b. Judul penelitian ( title ),
c. Penulis,  ( author )
d. Nama  Journal,  Prosiding,  Majalah  Ilmiah,  Volume dan Tahun
e. Abstrak,
f. Kata kunci ( keyword ),
g. Referensi ( Bibliography )
Adapun sumber data jurnal diperoleh dari Prosiding Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  (SNIKOM) APTIKOM Wilayah I.

## 4.3 Pembentukan Kromosom Kata Kunci
Dengan n query dimana setiap dokumen Q i (i = 0,1,..., n) memiliki kata kunci, kemudian seluruh kata kunci terpilih akan  digabungkan.  Kemudian  akan  dilakukan  seleksi pada  Q total jika  ada  kata  kunci  yang  sama  maka  akan
dipilih  satu  sehingga  semua  kata  kunci  tidak  ada  yang sama.  Dari  jumlah  total  kata  kunci  inilah  yang  menjadi panjang  kromosom  yang  akan  terbentuk.  Dapat dijelaskan  pada  gambar  3.4  untuk  menghasilkan kromosom kata kunci dari seluruh dokumen.

## Gambar 2: Proses Pembentukan Kromosom

## 4.4 Metode Pengujian
Adapun proses pengujian kemiripan dokumen adalah seperti gambar 3.1 berikut ini:

## Gambar 3 Proses Pengujian Kemiripan
4.5 Perhitungan Kemiripan
Tahapan  yang  dilakukan  adalah  dengan  membuat  query dalam  menyeleksi  dokumen  yang  akan  dibandingkan dengan  database  jurnal.  Kemudian  akan  menghasilkan kata kunci solusi. Akan dilanjutkan dengan pembandingan  dengan dokumen  yang ada pada database dengan  menggunakan  query  pada  judul  tulisan,  kata kunci,  abstrak,  dan  referensi  sebuah  dokumen.  Pada database  telah  dilakukan  pengelompokan  berdasarkan kriteria  seperti  kategori  jurnal/paper,  tahun  dan  lainnya. Kemudian  pengujian  dilakukan  dengan Percentage  of Similarity (POSI  Formulation)  dan  membuat  laporan yang  sudah  dirangking  berdasarkan  nilai  persentase
kemiripan  yang  tertinggi  (Sihombing,  2010).  Adapun proses  perhitungan  yang  dilakukan  seperti  pada  Gambar 4 berikut ini.
Gambar 4.  Perhitungan persentase kemiripan
Setelah  dilakukan  pencarian  pada  database  dan  jumlah kata  kunci  yang  terdapat  pada  setiap  dokumen  akan dibagikan dengan total semua kata kunci yang ditemukan pada  pada  database.  Proses  perhitungan  seperti  berikut ini; For i = 1 to Jumlah_Doc_Temu Persentase Mirip Doc(i) = TotalTemuKKS_Doc(i)/  TotalTemuKKS  All Next i
Nilai  persentase  yang  diperoleh  dalam  setiap pengujian akan berubah karena nilai fitness yang didapat pada  proses  algoritma  genetika  bisa  berbeda.  Perbedaan dapat  meningkat  keseluruhan  ataupun  akan  berkurang, namun  tidak  merubah  posisi  atau  tingkatan  urutan kemiripan.  Hal  ini  terjadi  karena  nilai  random diberlakukan pada saat proses algoritma genetika.

## 5. PEMBAHASAN
Seperti  yang  telah  dijelaskan  dalam  bab  sebelumnya tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  hasil persentase  kemiripan  sebuah  dokumen  karya  ilmiah dengan  dokumen  karya  ilmiah  lainnya.  Informasi  yang didapat  dari  beberapa  dokumen  yang  memiliki  kategori yang  sama,  sehingga  berdasarkan  pengujian  kemiripan dapat  memberikan  informasi  lebih  awal  tentang  isi dokumen  tersebut.  Untuk  itu  yang  menjadi  pembanding yang  digunakan  adalah  kata  kunci  yang  terdapat  pada abstrak  setiap  tulisan  yang  ada.  Aspek  kedua  yang  akan dibahas  adalah  masalah  peringkat  kemiripan  dokumen. Tujuan  utama  adalah  untuk  memilih  kata  kunci  yang terbaik dari kata kunci yang dipilih oleh pengguna ( user ).
Dengan  banyaknya  tulisan/jurnal  saat  ini terutama  dalam  bentuk  digital  semakin  memudahkan penulis  mencari  referensi.  Namun  pada  kenyataannya banyak  sekali  dokumen  yang  mirip  dalam  kasus  yang sama, termasuk referensi yang digunakan. Bagi pembaca atau  user  yang  akan  merujuk    atau  untuk  mengetahui  isi dari  sebuah  tulisan  tentunya  akan  membutuhkan  waktu yang  banyak  menyelesaikan  itu.  Sehingga  perlu dilakukan pengujian kemiripan dokumen dengan menggunakan  kata  kunci  yang  ada  ada  setiap  tulisan. Pada  kenyataannya  banyak  sekali  dokumen  yang memiliki kata kunci yang mirip atau yang sama.
Dengan  melihat  masalah  di  atas  bahwa  sangat penting  untuk  menemukan  kata  kunci  terbaik  diantara semua kata kunci yang dipilih untuk dilakukan pengujian, sehingga  diperlukan  kompetisi  kata  kunci  ( keyword competition ). Dimana kompetisi kata kunci ini merupakan  proses  untuk  menyeleksi  kata  kunci  yang
memiliki peluang kecil untuk diuji, maka proses ini akan menghasilkan  Kata  Kunci  Solusi  ( Keyword  Solution ). Pada  penjelasan  berikutnya  adalah  tentang  penyajian gambaran skema kompetisi  kata  kunci,  kemudian  diikuti oleh penjelasan pemilihan rinci komponen kompetisi kata kunci,  menyajikan  Kromosom  kromosom,  menyajikan Kromosom  populasi  awal,  menyajikan  evaluasi  fungsi fitness,  menyajikan  proses  seleksi,  menyajikan  proses crossover,  dan  proses  mutasi,  menyajikan  proses rekombinasi dan menyajikan solusi kunci .

## 5.1 Memilih Dokumen Untuk Diuji
Pada  pembentukan  kromosom  telah  dijelaskan  dengan memilih dokumen kemudian  menggabungkan kata kunci (Q total )  kemudian  akan  menghilangkan  kata  kunci  yang sama (duplikat)  dengan cara membandingkan kata kunci Q 1 , Q2,,,, Qn.
Oleh  karena  itu  panjang  kromosom  diwakili  oleh  semua kata kunci dalam Q total , dimana :
Q total = {Q 0U Q 1U Q 2U .... Q nU } ……………………...(4.1) ( Q total = satu set semua kata kunci)
Dengan  mengambil  contoh  sebagai  berikut: pilihan  user    terdiri  dari  lima  (5)  dokumen  yang  disebut Dokumen-0  (atau  DOC-0),  Dokumen  -1  (atau  DOC  1), Dokumen  -2  (atau  DOC-2),  Dokumen-3  (atau  DOC-3), dan  Dokumen-4  (atau  DOC-4),  yang  diwakili  oleh  kata kunci seperti yang ditunjukkan dalam tabel 1.
Tabel 1: Kata kunci Dari dokumen yang akan diuji
Query Kata Kunci Doc-0 (Q 0 )
watermarking, ssw, pseudo noise,  watermark pattern,watermark recovery correlation, kriptografi
Doc-1 (Q 1 )
citra digital, steganografi, least significant bit, peak signal noise ratio, kriptografi
Doc-2 (Q 2 ) otp, playfair, kriptografi,  kombinasi, citra digital
Doc-3 (Q 3 ) kontras,  brightness,  grayscale,  thresholding, inversi,  citra  biner,  filter,  noise,  deteksi  tepi, citra digital Doc-4 (Q 4 ) watermarking, looping, robustnes, dokumen gambar, least significant bit, kriptografi
User’s keywords ( Q total ) Jumlah  Kata  Kunci  adalah  25  terdiri  dari: watermarking,  ssw,  pseudo  noise,    watermark pattern,watermark recovery correlation, kriptografi,  citra  digital,  steganografi,  least significant bit, peak signal noise ratio, otp, playfair, kombinasi, kontras, brightness, grayscale, thresholding,  inversi,  citra  biner,  filter,  noise, deteksi tepi, looping, robustness, dokumen gambar
Dari Tabel 1 diperoleh: Q 0 =  ( watermarking,  ssw,  pseudo  noise,    watermark pattern,watermark recovery correlation,
kriptografi ) Q 1 = ( citra digital, steganografi, least significant bit, peak signal noise ratio, kriptografi )
Q 2 = ( otp, playfair, kriptografi,  kombinasi, citra digital ) Q 3 =  ( kontras,  brightness,  grayscale,  thresholding, inversi,  citra  biner,  filter,  noise,  deteksi  tepi, citra digital)
Q4=  (watermarking,  looping,  robustnes,  dokumen gambar, least significant bit, kriptografi)
Oleh  karena  itu,  dengan  Persamaan  4.1  jumlah panjang  kromosom  dari  semua  dokumen  diwakili  oleh Q total adalah  {Q 0U Q 1U Q 2U Q 3U Q 4U },  sehingga mendapatkan Q total sebagai  berikut:
Q total =  ( watermarking,  ssw,  pseudo  noise,    watermark pattern,watermark recovery correlation, kriptografi,  citra  digital,  steganografi,  least significant  bit,  peak  signal  noise  ratio,  otp,
playfair, kombinasi, kontras, brightness, grayscale,  thresholding,  inversi,  citra  biner, filter,  noise,  deteksi  tepi,  looping,  robustness, dokumen gambar )
Total elemen dalam Q total adalah 25 kata kunci, karena  satu  kata  kunci  hanya  ditampilkan  satu  kali. Dengan  kata  lain  dengan  Tabel  1  di  atas,  memiliki  lima (5)  dokumen  sebagai  masukan  dimana  setiap  dokumen memiliki  kata  kunci.  Gabungan  kata  kunci  akan menentukan kromosom.
Oleh  karena  itu,  dengan  persamaan  (1)  Q total mendapatkan  jumlah  semua  panjang  kromosom  adalah │Q total │ = 25 bit sebagai berikut:
Jumlah Kata kunci user (Q total ) Jumlah  Kata  kunci  =  25:  watermarking,  ssw, pseudo  noise,    watermark  pattern,watermark recovery  correlation,  kriptografi,  citra  digital, steganografi,  least  significant  bit,  peak  signal noise  ratio,  otp,  playfair,  kombinasi,  kontras, brightness,  grayscale,  thresholding,  inversi, citra biner,  filter,  noise,  deteksi  tepi,  looping, robustness, dokumen gambar

## 5.2  Representasi Kata Kunci
Kata  kunci  diwakili  oleh  kromosom.  Sebuah  kromosom merupakan  dokumen  tunggal  yang  mengandung  kata kunci.  Dalam  penelitian  ini  pertanyaan  yang  diberikan  n pengguna  (Q n )  dengan  masing-masing  query  memiliki kata  kunci.  Kemudian  mendefinisikan  populasi  awal sebagai  kromosom  n  dan  jumlah  semua  panjang kromosom  adalah  Q total .  Sebuah  kromosom  adalah serangkaian  kata  kunci  yang  diwakili  oleh  bit  (0  dan  1). Ketika kata kunci disajikan dalam dokumen, bit diatur ke 1; jika tidak diatur ke 0. Setiap dokumen kemudian dapat diwakili  dalam  urutan  0  dan  1,  yang  disebut  model kromosom.
Kromosom (Contoh1) 1 00000000000000000000000 1 Artinya kromosom pada kata kunci terdiri dari : watermarking and dokumen gambar.
Dari  contoh  kata  kunci  diatas  dapat  digambarkan kromosom berikut ini:

## Kromosom  (contoh2)
11 00000000000000000000000
Artinya  kromosom  pada  kata  kunci  terdiri  dari  : watermarking dan ssw Kata Kunci watermarking , ssw ,00000000000000000000000
(contoh)
Menggunakan  Tabel  4.1  query  total    =  25    bit  dengan populasi  awal  dari  5  dokumen  sebagai  berikut: Q total = {watermarking,  ssw,  pseudo  noise, watermark pattern,watermark  recovery  correlation,citra  digital, steganografi, least significant bit, peak signal noise ratio, kriptografi,  otp,  playfair,  kombinasi,  kontras,  brightness, grayscale,  thresholding,  inversi,  citra  biner,  filter,  noise, deteksi tepi, looping, robustness, dokumen gambar}.
Berikut ini adalah kata kunci dari Doc-0 sebgai berikut :
Query

## Kata Kunci
DOC-0 (Q 0 ) watermarking, ssw, pseudo noise, watermark  pattern,  watermark  recovery correlation, kriptografi
kemudian sesuai dengan kata kunci dari Doc-0 (Q 0 ) dengan kata kunci Q total . Jika kata kunci dari Doc-0 (Q 0 ) ada di kata kunci dari Q total , bit diubah  menjadi nilai 1; jika tidak diberikan nilai 0. Sehingga menghasilkan Doc- 0 sebagai berikut:
Kromosom 1111110000000000000000000 dari Doc-0 (C 0 )
Dengan cara yang sama seperti diatas, jika dilihat kata kunci dari Doc-1 sebagai berikut:
Query Kata Kunci Doc-1 (Q 1 ) citra digital, steganografi, least significant bit, peak signal noise ratio,
kriptografi
Oleh karena itu kromosom Doc-1 sebagai berikut:
Kromosom 0000011111000000000000000 dari Doc-1 (C 1 ) Kata kunci pada dokumen 2: Query Kata Kunci DOC-2 (Q 2 )
otp, playfair, kriptografi,  kombinasi,
citra digital
Maka kromosom dari dokumen 2 adalah :
Kromosom 000001000111100000000000
dari Doc-2 (C 2 )
Kata kunci pada dokumen 3:
Query Kata Kunci Doc-3 (Q 3 ) kontras, brightness, grayscale,
thresholding, inversi, citra biner, filter, noise, deteksi tepi, citra digital
Sehingga kromosom dari dokumen 3 adalah
Kromosom 000001000000011111111100
dari Doc-3 (C 3 )
Berikut adalah kata kunci pada dokumen 4:
Query Kata Kunci Doc-4 (Q 4 ) watermarking, looping, robustnes, dokumen gambar, least significant bit, kriptografi
Sehingga diperoleh kromosom dari dukumen 4 adalah:

## Kromosom
1000000101000000000000111
dari Doc-4 (C 4 )
Kromosom  kata kunci dari Doc-0, Doc-1, Doc-2, Doc-3, Doc-4, adalah sebagai berikut:
• Kromosom Doc-0 (C 0 ) = 1111110000000000000000000 • Kromosom Doc-1 (C 1 ) = 0000011111000000000000000 • Kromosom Doc-2 (C 2 ) = 0000010001111000000000000 • Kromosom Doc-3 (C 3 ) = 0000010000000011111111100 • Kromosom Doc-4 (C 4 ) = 1000000101000000000000111
5.3 Evaluasi Fitness Kata Kunci
Setelah  mendapatkan  Kromosom  pertama,  maka  sistem akan  menentukan  kata  kunci  sebagai  kromosom  pada Kromosom  berikutnya.  Fitness  kata  kunci  adalah  nilai yang  digunakan  untuk  memilih  kata  kunci  pada Kromosom  berikutnya.  Ini  adalah  salah  satu  operator yang paling penting dalam proses kompetisin kata kunci. Fungsi  ini  memetakan  semua  sifat-sifat  satu  individu untuk,  pada  dasarnya  memberikan  peringkat  dan  tempat di  antara  individu-individu  lain.    Menciptakan  operator fitness adalah  salah  satu  tugas  paling  sulit  dalam menciptakan  skema  kompetisi  kata  kunci.  Hal  ini dibutuhkan  aga  dapat  mengambil  semua  contoh  dan mempertimbangkan  individu  sebagai  solusi.  Kemudian akan  dilanjutkan  pada  pemetaan  beberapa  kekurangan dari solusi.
Tujuan  dari  fase  ini  adalah  untuk  mendapatkan  nilai fitness  dari  kata  kunci.  Fitness  kata  kunci  adalah  nilai yang  digunakan  dalam  memilih  setiap  kata  kunci  untuk Kromosom  berikutnya.  Evaluasi  nilai fitness tergantung pada  kasus  setiap  kata  kunci  dalam  setiap  Kromosom. Dalam  penulisan  ini  nilai  fitness  akan  menentukan kemiripan antara kata kunci dan dokumen. Dalam tulisan ini menggunakan fungsi Jaccard dan fungsi Cosine untuk mencari nilai fitness. Karena fungsi ini salah satu metode yang baik untuk melakukan pengujian kemiripan.
Skema ini akan mengevaluasi berdasarkan fungsi Jaccard dan fungsi Cosine sebagai formulasi.
Untuk  pengujian  data  menggunakan  data  set dari  "  Prosiding    SNIKOM”.    Data  yang  digunakan adalah    koleksi  sejumlah  dokumen  dengan  struktur sebagai  berikut:  Id-doc  (nomor  jurnal),  Judul  (JDL), Penulis  (PNL),  Abstrak  (ABS),  Kata  Kunci  (KWD)  dan Referensi (REF).

## 5.4 Proses Pemilihan Kata Kunci
Proses  pemilihan  kata  kunci  adalah  sama  dengan  proses seleksi alam dalam evolusi. Prinsip proses pemilihan kata kunci  adalah  sebagai  berikut:  the  " mostfitness "  anggota populasi  kunci  akan  bertahan,  dan  "fitnesss  lemah"  akan dieliminasi. Proses pemilihan kata kunci adalah algoritma yang  algoritma  evolusi  menuju  solusi  yang  terbaik. Dalam  penelitian  ini,  penentuan  populasi  kunci  pada Kromosom  berikutnya  dipilih  berdasarkan  nilai  fitness kata  kunci.  Semakin  tinggi  tingkat  nilai  fitness  maka probabilitas  untuk  dilanjutkan  sangat  besar,  sementara yang  memiliki  nilai  rendah  akan  ditinggalkan  atau dihapus.
Proses  seleksi  didasarkan  pada  seleksi  roda roulette.  Yaitu  dengan  memutar  roda  n  kali,  pada  setiap pemilihan  kata  kunci.  Dengan  cara  ini,  kata  kunci  yang terbaik  secara  alami  akan  menghasilkan  nilai  rata-rata yang  tinggi,  dan  kata  kunci  terburuk  akan  mendapatkan nilai yang rendah.
Proses  pemilihan  kata  kunci  adalah  langkah  untuk memilih  dua  kromosom  kata  kunci  dari  populasi  kunci sesuai dengan fitness ( fitness yang lebih baik, kesempatan lebih  besar  untuk  dipilih ).  Induk  yang  dipilih  sesuai dengan fitness kata kunci yang ada.
Agar lebih jelas, dapat dilihat kromosom kata kunci sebelumnya, mengatakan dengan kromosom A, B, C, D, dan E sebagai berikut.
Nilai fitness dari setiap kata kunci adalah sebagai berikut: C 0 = 1111110000000000000000000→ fitness C 0 dari Q 0 = 0,25 C 1 = 0000011111000000000000000→ fitness C1 dari Q 1 = 0,27 C 2 = 0000010001111000000000000→ fitness C2 dari Q 2 = 0,26 C 3 = 0000010000000011111111100→ fitness C3 dari Q 3 = 0,24 C 4 = 1000000101000000000000111→ fitness C4 dari Q 4 = 0,28 Total nilai fitness = 0.25 + 0.26 + 0.27 + 0.24 + 0.28 = 1,3. Oleh karena itu, dapat ditunjukkan dalam diagram berikut:
• 0.25 / 1,3 * 100% = 19% (wilayah A) • 0.26 / 1,3 * 100% = 20% (wilayah B)
• 0.27 / 1,3 * 100% = 21% (wilayah C)
• 0.24 / 1,3 * 100% = 18% (wilayah D)
• 0.28 / 1,3 * 100% = 22% menyebutnya wilayah E)
Dalam proses selanjutnya akan memproses kromosom kata kunci ini lagi sampai pada nilai fitness kata kunci yang terbaik, berarti nilai yang ditemukan sudah stabil sebagai kata kunci solusi. Dari  contoh di atas dapat dilihat nilai fitness kata kunci yang terbaik dari semua kata kunci pada nilai 0,28. Dengan kromosom kata kunci sebagai berikut:
1000000101000000000000111 .
5.5 Crossover Kromosom Kata Kunci
Crossover kromosom  kata  kunci  adalah  kemungkinan melakukan  pertukaran  antar  populasi.  Dari  sebuah persilangan  akan  menyeberang  dari  satu  populasi  ke populasi  lainnya  untuk  membentuk  keturunan  baru (anak).  Jika  tidak  ada Crossover dilakukan,  maka  secara otomatis  akan  mengambil  data  induk  ( parent ).  Ini hanyalah  pertukaran  bit  dari  0  menjadi  1  dan  dari  1 menjadi 0. Nilai yang paling baik adalah ≥ 0,7. Mengapa? Nilai  ini  adalah  ukuran  umum  dalam  Crossover,  jika memilih  0,6  atau  0,5  maka  nilai  tersebut  terlalu  kecil. Oleh  karena  itu  sebaiknya  mengambil  nilai  yang  terbaik adalah  sekitar  ≥  0,7  (dari  skala  0,1  sampai  0,9). Crossover dilakukan  dengan  memilih  Kromosom  acak sepanjang kromosom dan swapping semua Kromosom.
Agar lebih jelas, dapat dilihat pada penjelasan berikut ini :
Kata kunci Kromosom 1: 100010011 |
10010010
Kata kunci Kromosom 2: 010100010 | 01000011

## 5.6 Mutasi Kromosom Kata Kunci
Tujuan dari mutasi adalah untuk menghasilkan kata kunci dengan  keturunan  baru  pada  setiap  posisi  dalam kromosom.  Mutasi  adalah  kesempatan  dalam  kromosom untuk  membalik  (0  menjadi  1,  1  menjadi  0).  Mutasi dilakukan  dengan  ditentukan  nilai  yang.  Nilai  konstan biasanya ditetapkan dengan nilai sangat rendah, misalnya 0,01.  Setiap  kali  kromosom  dipilih  dari  populasi algoritma,  pertama sekali memeriksa dan melihat apakah Crossover  harus  diterapkan  dan  kemudian  perulangan dilakukan  disepanjang  masing-masing  kromosom  yang bermutasi.  Iterasi  dilakukan  untuk  setiap  kromosom dengan  mengambil  nilai  acak  dari  0  sampai  1.  Jika  nilai acak  yang  dihasilkan,  maka  kromosom/bit  terbalik,  jika tidak ada yang dilakukan. Mutasi ini dimaksudkan untuk mencegah  berkurangnya  dari  semua  solusi  dalam populasi  sehingga  dapat  menjadi  optimum  sehingga masalah  dapat  diselesaikan.  Proses  mutasi  acak  dapat mengubah  keturunan  yang  dihasilkan  dari  crossover. Dalam  kasus  pengkodean  biner  dapat  bertukar  beberapa bit yang dipilih secara acak 1-0 atau dari 0 sampai 1. Contoh mutasi ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2: Mutasi kromosom kata kunci
Keturunan Asli 1 110 1 111000011110 Keturunan Asli 2 110110 0 1001101 1 0 Keturunan Bermutasi 1 110 0 111000011110 Keturunan Bermutasi 2 110110 1 1001101 0 0 Pada tabel 2, dapat dilihat teknik mutasi ( serta crossover ) terutama  tergantung  pada  pengaturan  dari  kromosom. Dari  contoh  di  atas,  mutasi  bisa  dilakukan  sebagai pertukaran dua Kromosom.
6.7  Kromosom  Kata  Kunci  Solusi  ( Kromosom Terakhir )
Pada  kromosom  contoh  sebelumnya,  setelah    beberapa kromosom  ditemukan  kromosom  tunggal  dari  semua populasi dengan nilai fitness yang memiliki nilai konstan: 0,28, sebagai berikut:
1000000101000000000000111 [0,28]
Oleh karena itu, sistem akan melaporkan bahwa solusi kata kunci dalam Kromosom terakhir adalah sebagai berikut:
1000000101000000000000111
melihat kromosom contoh di atas, ada 6 kata kunci yang muncul  sesuai  dengan  urutan  nomor  satu  (1).  Posisi pertama  di  11  (bit  pertama)  adalah  1,  maka  kata  kunci "watermaking",  nomor  2  pada  posisi  8  (bit  kedelapan) adalah 1, maka kata kunci "least significant bit", nomor 3 pada posisi bit 10 adalah 1, maka kata kunci "kriptografi", nomor 4 pada posisi bit ke 22 adalah 1, maka kata kunci "deteksi  tepi",  nomor  5  pada  posisi  bit  ke  23  adalah  1, maka  kata  kunci  "looping",  dan  nomor  ke  6  pada  posisi 25,  dengan  kata  kunci  "dokumen  gambar".  Ini  berarti bahwa  kata  kunci  bernilai  1  berarti  dipilih,  dan  nilai  0 tidak akan dipilih. Jadi kata kunci solusi yang ditemukan adalah:  watermaking,  least  significant  bit,  kriptografi, deteksi  tepi,  looping,  dokumen  gambar,  maka  sesuai dengan  kata  kunci  tersebut,  sistem  akan  menyarankan dokumen database yang mirip dengan pilihan user.

## 6. PENGUJIAN DAN HASIL

## 6.1  Prototipe Aplikasi
Dalam melakukan pengujian menggunakan aplikasi yang dirancang  dalam  memudahkan  menentukan  pilihan dokumen untuk dilakukan pengujian kemiripan. Tampilan seperti berikut ini.
Langkah 1: Tampilkan semua dokumen seperti pada Gambar 5 berikut ini :

## Gambar 5 Tampilan daftar dokumen
Langkah 2:  Lakukan pemilihan dokumen dari tabel dengan klik pada judul dokumen atau dapat melakukan seleksi dengan memilih kategori, tahun dan kata kunci, dengan memilih IdDoc-664, IdDoc-659, IdDoc-660, dan IdDoc-657. Seperti pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6 Tampilan pemilihan dokumen yang akan diuji Langkah  3:  berikan  tanda  ceklist  pada  GA  Report  dan kemudian  Klik  tombol  Proses  dan  akan  menghasilkan laporan  proses  pengujian  dan  persentase  kemiripan dokumen seperti pada gambar 7.

## Gambar 7  Laporan Proses Pengujian dan Kemiripan

## 6.2 Pengujian Kemiripan Dokumen.
Berikut  ini  akan  dijelaskan  hasil  pengujian  dengan menggunakan  aplikasi  yang  dirancang.  Pada  proses  ini dengan  memilih  4  dokumen  yaitu  dokumen  dengan IdDoc-664,  IdDoc-659,  IdDoc-660,  dan  IdDoc-657  yang ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3 Sumber dokumen yang diuji.
N o ID- Doc Judul Dokumen Kata Kunci 1 664 Modifikasi  Metode Least Significant Bit (Lsb) Pada Steganografi Citra Digital Kriptografi, Least Significant Bit, Steganografi, Citra 2 659 Modifikasi LSB Berbentuk Looping Dalam Watermark Citra Digital watermarking, Least Significant Bit, looping, robustness 3 660 Aplikasi Turunan Numerik Dalam Pengenalan Pola Citra brightness, citra biner, deteksi tepi, filter, grayscale, inversi, noise, thresholding, Least Significant Bit, kontras 4 657 Kombinasi Kriptografi Transposisi Dan Kompresi Untuk Keamanan Watermarking Citra Digital kompresi, kompresi shannon-fano, kriptografi transposisi, Least Significant
Bit, transposisi segitiga, transposisi segitiga, transposisi spiral, transposisi zig-zag, watermarking
Pada  tabel  3  ini  ditampilkan  hasil  pengujian  dengan seluruh  dokumen  yang  ada  dalam  database  dengan menggunakan  query  untuk  pengujiannya.  Persentase kemiripan  dari  empat  dokumen  terpilih  memperoleh kemiripan  dengan  persentase  tertinggi  adalah  32,26%, peringkat  kedua  24,19%,  peringkat  ketiga  19,35%, peringkat keempat 12,90% dan seterusnya pada peringkat terakhir  kemiripan  dengan  11,19%.  Nilai  persentase
kemiripan  ini  akan  berubah  tergantung  hasil  pemilihan kata kunci solusi.
Pada  uji  coba  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menghasilkan seperti pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4.  Pengujian dan Hasil No  Id-Doc  Kemiripan Judul Jurnal 1. 661 32.26% Studi Kompresi Data Arithmetic Coding Dan Kriptografi RSA 2. 665 24.19% Pengamanan pesan teks dengan kombinasi algoritma kriptografi one-time pad dan playfair cipher 3. 663 19.35% Jenis Penyerangan Pada Spread Spectrum Watermarking Citra Digital 4. 667 12.90% Meningkatkan Robustness Watermarking Audio Digital Melalui MSB Dan Algortima RSA 5. 666 11.29% Pengenalan Tanda Tangan Digital Dengan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

## 7.3 Perhitungan  Persentase Kemiripan.
Berikut  ini  tabel  proses  pengujian  dan  perhitungan  kata kata  kunci  solusi  dapat  ditunjukkan  pada  tabel  5  berikut ini.
Tabel 5 Perhitungan Kata kunci solusi Kromos om Kata Kunci Kata Kunci Solusi Jumlah Kata Kunci Dalam Dokumen Doc- 661 Doc- 665 Doc- 663 Doc- 667 Doc- 666 110011 110010 101000 00000 Kriptogr afi 2 3 2 1 1 Least Significa nt Bit 5 2 2 2 2 Waterma rking 4 4 2 1 0 Looping 2 1 2 0 1 Robustne ss 2 1 0 1 0 Deteksi tepi 2 1 1 1 1 Grayscal e 2 1 2 1 2 Noise 1 2 1 1 0 Total Kata Kunci 20 15 12 8 7 Persentase Kemiripan (%) 32.26 24.19 19.35 12.90 11.29
Dari  tabel  di  atas  ditampilan  hanya  5  dokumen  yang memiliki nilai lebih besar. Ber dasarkan pengujian diatas maka  kata  kunci  solusi  yang  dihasilkan  dibandingkan dengan  dokumen  doc-661  terdapat  20  kata  yang  terdiri dari kriptografi ditemukan 2, untuk kata Least Significant Bit  ditemukan  5,  kata  Watermarking  ditemukan  4,  kata Looping  ditemukan 2, kata Robustness ditemukan 2, kata Deteksi  tepi  ditemukan  2,  kata  Grayscale  ditemukan  2, sedangkan kata  Noise ditemukan 1 kata  kunci. Sehingga total    2+5+4+2+2+2+2+1=20,  dengan  cara  yang  sama dilakukan  maka jumlah  kata kunci  yang  ditemukan pada doc-665  =  15  ,  pada  doc-663  ditemukan  12,  pada  doc- 667=8  sedangkan  doc-666  ditemukan  jumlah  kata  7.
Sehingga  total  kata  yang  ditemukan  pada  keseluruhan data yang ada pada database 20+15+12+8+7=62 kata. Persentase kemiripan dari hasil pengukuran antara lain:
- Persentase Kemiripan doc-661 adalah 20/81 = 32,26 %
- Persentase Kemiripan doc-665 adalah 15/81 = 24,19 %
- Persentase Kemiripan doc-663 adalah 12/81 = 19,35 %
- Persentase Kemiripan doc-667 adalah  8/81 = 12,90 %
- Persentase Kemiripan doc-666 adalah  7/81 = 11,29 %
Sesuai melalui proses perhitungan diatas maka persentase kemiripan  yang  paling  besar  antara  dokumen  (doc-664, doc-659,  do-658,  doc-657)  adalah    pada  dokumen-661. Pada  contoh  pengujian  di  atas  jumlah  batas  dokumen yang  diuji  kemiripannya  sejumlah  8    namun  yang disajikan  adalah  5  dokumen  yang  memiliki  nilai persentase lebih tinggi.

## 7. PENUTUP
Setelah  membahas  dan  menguji  kemiripan  dokumen maka dapat diberikan beberapa kesimpulan antara lain:
1. Pengukuran kemiripan dokumen karya  ilmiah  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah  kata kunci  yang  terdapat  dalam  sebuah  dokumen  karya ilmiah dengan dokumen karya ilmiah lainnya dalam waktu  yang  lebih  cepat  ( satuan  waktu  detik ) dibandingkan  pada  pengujian  dengan  membaca  isi dokumen karya ilmiah secara manual.
2. Dari  pengujian  data  yang  dilakukan  diperoleh  hasil kemiripan dari dokumen IdDoc-661 sebesar 32,26%, urutan  kedua  24,19%  pada  IdDoc-665  dan  urutan ketiga sejumlah 19,35% pada IdDoc-663 dan urutan keempat  sebesar  12,90%  pada  IdDoc-667  dan  yang terakhir sebesar 11,29% pada IdDoc-666.
3. Aplikasi yang digunakan merupakan salah satu tools yang  dapat  menjalankan  proses  dengan  baik  yang menghasilkan  kunci  solusi  untuk  melakukan pengujian.
Untuk kesempurnaan dari  penelitian ini diberikan beberapa saran antara lain:
1. Mengingat  semakin  banyak  dokumen  yang  dipilih untuk  dibandingkan  maka  akan  membuat  jumlah kromosom  semakin  panjang  dan  waktu  yang  lebih banyak  dan  mengakibatkan  proses  optimisasi berjalan  lambat.  Oleh  karena  itu,  disarankan  agar terdapat  suatu  metode  tertentu  yang  digunakan dalam pemilihan kata kunci-kata kunci tertentu yang akan digunakan dalam model kromosom.
2. Aplikasi  yang  sudah  dirancang  digunakan  secara multiuser  dalam  satu  jaringan  Local  Area  Network, sebaiknya  dikembangkan  untuk  online  dengan berbasis web.

## DAFTAR PUSTAKA
Baeza-Yates,    R,      Ribeiro-Neto,    B.  1999  Modem Information Retrieval. Addison Wesley.
Basuki,  A.  Algoritma  Genetika,  2003  Suatu  Alternatif
Penyelesaian  Permasalahan  Searching,  Optimasi dan Machine Learning, PENS-ITS, Surabaya Berthon, P.,N.C a.J Hulbert et al., 2007. “ Organizational and Customer Prespective  on Brand Equity:  Issues for  Manager  and  Researchers”  Bentley  College-
Columbia University-Curtin university of Technology. Candra  Triawati,  2009,  Institut  Teknologi  Telkom  ,
“Metode  Pembobotan  Statistical  Concept  Based untuk  Klastering  dan  Kategorisasi  Dokumen
Berbahasa
Indonesia”,diakses
pada,
http://www.ittelkom.ac.id/library/index.php?
view=article&catid=20%3Ainformatika&id=590% 3Atextmining&option=com_content&Itemid=15,
TanggalAkses : 04 Desember2011
Even,  Zohar,  2002  ,  Introduction  To  Text  Mining.
[online], Tersedia di: http://www.docstoc.com/docs/25443990/Introducti on-to-Text-Mining diakses pada 16 Februari 2012
Gen,  M.  Dan  Cheng  R.  1997.  Genetic  Algoritm  and Enginering design, Ashikaga Institute of Technology Ashikaga, Japan, A Wiley-Interscience publication, Jhon wiley & Sons, Inc
Gerald  J.  Kowalski,  2000.  Information  Storage  and Retrieval  Systems:  Theory  and  Implementation, United States
Goldberg,  D.E.,  1989  Genetic  Algorithm  in  Search, Optimization  and  Machine  Learning.  Addison- Weasley Publishing Company Inc, New York Hearst,  Marti.  2003.  “What  Is  Text  Mining.”  Retrieved October 18: 2005.
Hiemstra,  Djoerd,  2009.  Information  Retrieval  Models,
Information  Retrieval  :  Searching  in  21st  Century, Wiley
Hultberg,  Jens  dan  Helger,  Joakim  Poromaa.  2007. Seminar  course  in  Algorithms  -  Project  report  : String Matching
Kristanto, 2004, Jaringan Syaraf Tiruan (  Konsep Dasar, Algoritma, dan Aplikasinya), Gava Media, Yogyakarta
Kusumadewi,  S.,  2003.  Artificial  Intelligence  (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta
Mitchell,  M.  1996  .  an  Introduction  to  Genetic Algorithms (2nd ed.). The MIT Press., London.
Niwattanakul,  S.,  Singthongchai,  J.,  Naenudorn,  E.,  &
Wanapu, S. 2013. Using of Jaccard Coefficient for Keywords Similarity. Proceedings of the
International  MultiConference  of  Engineers  and Computer Scientists, Hongkong
Sastry,  K.  et.al.  2004,  Genetic  Programming  for Multiscale Modeling. Urbana: University of Illinois at Urbana, Champaign
Sihombing Poltak, 2010,. Keyword Competition Approach in Ranked Document Retrieval, Disertasi,  Universiti  Sains  Malaysia,  Penang, Malaysia.
Suyanto.  2005.  Algoritma  Genetika  dalam  Matlab,  : Andi., Yogyakarta
Tan,  Ah-Hwee,  1999,  Text  Mining:  The  state  of  the  art and  the  challenges,  Kent  Ridge    Digital  Labs  21 Heng Mui  Keng Terrace Singapore 119613, online pada
( http://www3.ntu.edu.sg/sce/labs/erlab/publications /papers/asahtan/ tm_pakdd99.pdf    diakses  pada  tgl 19/11/2012)
Taufiq  M.  Isa,  Taufik  Fuadi  Abidin,  2013.    Mengukur Tingkat  Kesamaan  Paragraf  Menggunakan  Vector Space  Model  untuk  Mendeteksi  Plagiarisme, Seminar Nasional dan ExpoTeknik Elektro, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Syiah Kuala.
Triawati,  Chandra  2009,  Metode  Pembobotan  Statistical Concept  Based  untuk  Klastering  dan  Kategorisasi Dokumen  Berbahasa  Indonesia,  Institut  Teknologi Telkom Bandung.
Winoto,  Hendri.  2012.  Deteksi  Kemiripan  Isi  Dokumen Teks Menggunakan Algoritma Levenshtein
Distance.  Teknik  Informartika,  Fakultas  Sains  dan Teknologi,  Universitas  Islam  Negeri  Maulana Malik Ibrahim, Malang.